83、静态水平推任务中感知手力的估计及楼梯视觉提示的研究

静态水平推任务中感知手力的估计及楼梯视觉提示的研究

在许多工作任务中,外部力作用于人体会破坏平衡,因此在这些外力作用下保持姿势平衡对姿势系统至关重要,并且会显著影响肌肉骨骼系统的力量能力。在进行这些任务时,工人必须准确预测反作用力的大小和方向以维持姿势平衡,但人类感知具有非线性特征,实际力和感知力可能存在差异。

基于ZMP的平衡模型
  • 直立姿势建模 :零力矩点(ZMP)定义为地面上由反作用力和反作用力矩产生的绕x轴和y轴的力矩均为零的点。当ZMP位置存在于支撑面域内时,地面与支撑腿的接触是稳定的。在动态平衡步态中,压力中心(CoP)和ZMP重合。在人手受到反作用力时,ZMP上的力和力矩可以通过特定公式计算。
    • 力的计算公式:(f_z = M (\ddot{p} G - g) - \sum {j = 1}^{2} f_{Hj})
    • 力矩的计算公式:(\tau_z = \dot{L} G + M (p_G - p_Z) \times (\ddot{p}_G - g) - \sum {j = 1}^{2} (p_{Hj} - p_Z) \times f_{Hj})
    • 对于静态等长手动任务,假设(\ddot{p} G)、(\dot{p}_i)和(\omega_i)为零,通过令(\tau {Zx} = \tau_{Zy} = 0),可推导出ZMP的x和y分量:
      • (x_z = \frac{M x_G g - \sum_{j = 1}^{2} [x_{Hj} f_{Hjz} - (z_{Hj} - z_Z) f_{Hjx}]}{M g \sum_{j = 1}^{2} f_{Hjz}})
      • (y_z = \frac{M y_G g - \sum_{j = 1}^{2} [y_{Hj} f_{Hjz} - (z_{Hj} - z_Z) f_{Hjy}]}{M g \sum_{j = 1}^{2} f_{Hjz}})
  • 应用于静态水平推任务 :研究假设人将鞋底ZMP的位移感知为推压力感知的输入刺激。通过比较有无手力时的ZMP坐标,定义(\Delta x)为两者的差值。在静态前后平衡保持的假设下,可推导出估计手力的公式:(\frac{f_H}{Mg} = \frac{(x_G - x_Z)}{(z_H - z_Z)})
实验方法
  • 参与者 :11名21 - 25岁的右利手男性参与了研究,他们身体健康,过去12个月内无肌肉骨骼损伤病史。
  • 实验设备 :参与者需用一只手水平推墙,同时保持脚跟与测力板接触。推墙手的垂直高度设置为身体高度的110%、85%、60%和35%四个水平,墙与参与者外踝的水平距离设置为上肢长度的100%、75%和50%三个水平。
  • 测量与分析
    • 身体姿势 :使用动作捕捉系统记录参与者的全身姿势,计算全身姿势和质心。
    • 足部反作用力 :使用测力板系统采样力和力矩分量,计算CoP的坐标。
    • 力感知的主观感受 :参与者将力的程度作为相对于参考刺激的相对值进行报告,以85%高度×75%距离的任务为参考刺激,该条件下的分数设为100分。
  • 统计分析 :采用三因素析因设计的方差分析(ANOVA)和事后Tukey检验比较实验因素对测量指标的影响,使用Mauchly球形检验检查球形性,所有测试的统计显著性水平设为5%。
实验结果
实验指标 具体情况
施加力 范围为6.3 - 34.8 kgf,中位数为14.8 kgf。垂直高度、水平距离和参与者对施加力有显著主效应,且变量之间无交互作用。在60%高度时施加力增加,在110%高度和50%距离时施加力减小。
感知力 垂直高度和水平距离对感知力有显著主效应。垂直高度条件下,施加力在60%高度时最大,而感知力在85%高度时最大。
ZMP估计位移 范围为8.5 - 30 cm,垂直高度、水平距离、参与者以及垂直高度×水平距离有显著影响,垂直高度影响最显著,85%高度时位移显著较大,35%高度时位移显著较小。
估计力与测量力的关系 估计手力与实际施加力除以体重有高相关性(r = 0.91),估计力感知与力感知的事后评分有线性趋势,排除异常数据后相关性为0.96。
楼梯视觉提示的研究

楼梯是危险的地方,尽管人们在楼梯上花费的时间很少,但楼梯事故的发生率却很高。在英国,每年有大量的楼梯事故导致死亡、受伤和住院。

  • 研究背景 :以往研究表明,住宅楼梯的风险与小而陡的台阶和缺乏可抓握的扶手有关,对于非住宅建筑的楼梯,台阶尺寸、一致性、可抓握扶手以及台阶边缘(梯级前沿)的可见性是降低风险的主要因素。目前,在住宅中通常不使用对比鲜明的梯级前沿,照明也通常只有顶部和底部平台各一盏吊灯。
  • 实验选项 :考虑了两种替代设计来视觉突出梯级前沿:交替台阶上的对比地板覆盖物和交替台阶上的局部LED照明。选择了两种颜色对比的地板,一种是地毯(常见于住宅楼梯),另一种是弹性地板(常见于许多非住宅楼梯),预计照明在这两种表面上的反射会不同。同样,照明也选择了两种不同的选项:冷白色光的LED射灯。

mermaid流程图如下:

graph LR
    A[开始实验] --> B[参与者准备]
    B --> C[设置实验条件]
    C --> D[参与者推墙任务]
    D --> E[测量身体姿势和足部反作用力]
    E --> F[参与者报告力感知]
    F --> G[统计分析数据]
    G --> H[得出实验结果]

以上是关于静态水平推任务中感知手力的估计及楼梯视觉提示研究的上半部分内容,通过这些研究,我们可以更好地理解人体在不同任务中的力学特性以及楼梯设计对安全的影响。

静态水平推任务中感知手力的估计及楼梯视觉提示的研究

研究结论与意义

在静态水平推任务的研究中,提出的基于ZMP的姿势平衡模型在估计手动水平推任务中的感知力方面表现出色。结果显示,感知力和施加力与测量力都呈现出高度的线性关系。这一发现具有重要意义,它暗示了在手动推任务中,力的感知可能主要依赖于躯体感觉输入,而非手部或上肢。因为足部反作用力是姿势平衡控制系统的主要躯体感觉输入,所以该模型为评估推任务中的力感知偏差以及因意外反作用力带来的风险提供了有力的工具,有助于营造更安全、合适的工作环境。

以下是对研究意义的进一步阐述:
1. 力感知机制的理解 :明确了力感知与躯体感觉输入的关联,有助于深入理解人体在推任务中的感知机制,为相关领域的理论研究提供了新的视角。
2. 工作环境评估 :可以利用该模型评估不同工作场景下推任务的力感知情况,及时发现潜在的风险因素,为优化工作环境提供依据。
3. 安全保障 :通过评估力感知偏差和意外反作用力的风险,能够采取相应的措施,如调整工作姿势、改进工具设计等,从而减少工作中的事故发生,保障工作人员的安全。

楼梯视觉提示研究的深入探讨

在楼梯视觉提示的研究中,通过对不同实验条件的观察和分析,我们可以进一步探讨视觉提示对减少楼梯误踏风险的有效性。

  • 视觉对比信息的有效性 :研究旨在探究视觉对比信息是否能有效降低楼梯误踏的风险。通过观察交替台阶上的对比地板覆盖物和局部LED照明这两种替代设计,与传统的无梯级前沿标记的住宅楼梯和有对比鲜明梯级前沿的公共楼梯进行对比。初步观察表明,这些替代设计在不同照明条件下(间接日光、黄昏和人工照明)都能在一定程度上提高台阶的可见性。
  • 不同表面和照明的影响 :选择的地毯和弹性地板两种不同的表面材料,以及冷白色光的LED射灯和另一种照明选项,预计会对视觉效果产生不同的影响。例如,照明在地毯和弹性地板上的反射可能不同,从而影响台阶的可见性。进一步的实验研究可以量化这些影响,确定哪种表面和照明组合能提供最佳的视觉提示效果。

以下是一个表格,总结了楼梯视觉提示研究的不同实验条件及其特点:
|实验条件|特点|
| ---- | ---- |
|交替台阶上的对比地板覆盖物|选择地毯和弹性地板,常见于不同类型的楼梯,可提供颜色对比|
|交替台阶上的局部LED照明|使用冷白色光的LED射灯,能在特定台阶上提供局部照明|
|传统无梯级前沿标记的住宅楼梯|通常只有顶部和底部平台各一盏吊灯,台阶可见性较差|
|有对比鲜明梯级前沿的公共楼梯|采用对比鲜明的梯级前沿,提高台阶可见性,适用于公共场合|

未来研究展望
  • 静态水平推任务 :未来的研究可以进一步拓展基于ZMP的模型,考虑更多的因素,如动态任务中的力感知、不同个体的差异等。还可以将该模型应用于实际的工作场景中,验证其在实际应用中的有效性。
  • 楼梯视觉提示 :可以开展更深入的实验研究,测量因添加视觉梯级前沿突出显示而导致的步态变化。例如,使用运动捕捉技术记录参与者在不同视觉提示条件下的行走步态,分析步长、步速、重心转移等参数的变化,从而更准确地评估视觉提示对减少误踏风险的作用。

mermaid流程图如下:

graph LR
    A[未来研究方向] --> B[静态水平推任务研究拓展]
    A --> C[楼梯视觉提示研究深入]
    B --> D[考虑动态任务和个体差异]
    B --> E[应用于实际工作场景]
    C --> F[测量步态变化]
    F --> G[分析步态参数]
    G --> H[评估视觉提示效果]

综上所述,静态水平推任务中感知手力的估计和楼梯视觉提示的研究为我们提供了有价值的信息。通过对人体力学特性和楼梯设计的研究,我们可以更好地理解如何提高工作效率和保障人们在楼梯上的安全。未来的研究有望进一步深化这些领域的认识,为实际应用提供更科学的指导。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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